一种双模型驱动的智能储层测井评价方法

本发明公开了一种双模型驱动的智能储层测井评价方法，方法包括：基于岩石薄片鉴定结果和常规测井数据建立岩性识别测井数据集，构建数据模型驱动的岩性识别预训练模型；基于岩心孔隙度分析结果建立不同岩性的孔隙度预测数据集，构建岩性分类结果指导下的数据模型和知识模型的双模型驱动孔隙度预测模型；基于渗透率分析结果建立不同岩性的渗透率预测数据集，构建岩性分类结果指导下的数据模型和知识模型的双模型驱动渗透率预测模型；基于实验室测定的不同岩性饱和度参数，结合不同岩性的双模型驱动的物性预测结果和常规测井数据，计算不同岩性的含水饱和度。本发明能够有效解决复杂储层面临的测井评价难题。